基于神经网络和小波的肉类光谱识别方法研究

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本文介绍了一种光纤探头式光谱采集分析系统,利用此系统测量不同肉类表面的反射光谱和确定其色坐标。信号的消噪和识别技术在当今信号处理系统中占有相当重要的地位。小波分析和神经网络是近年来兴起的一种信号分析方法。本文提出了一种基于小波平滑的人工神经网络肉类识别的方法。通过对光谱数据的特征分析,将会发现不同肉类在相同波段的差异。针对由于光纤材料的吸收、散射等原因导致光谱信号出现毛刺或异常点,另外,还含有杂散光或电路器件本身等引起的噪声,依据小波理论,对系统测得的含噪光谱信号进行了小波多分辨分析,选取较理想的分解层次,消去了光谱信号中的噪声,提高了测试系统的精度。然后尝试着把消噪后的可见谱(甚至是可见谱中的一小段)输入神经网络(BP网络)来实现对种类的识别。该方法的优点是有利于分析一些复杂的信号。仿真结果表明,利用此方法可以较好的对光谱信号进行识别。
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